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征文 | “面向开放环境的自适应智能感知与持续学习研究进展”专题征文通知

发布日期: 2023-09-20 阅读次数:
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“面向开放环境的自适应智能感知与持续学习研究进展”专题征文


智能化是信息科学领域发展的主流趋势,人工智能已经上升为国家科技发展战略。智能感知是人工智能的重要研究方向,旨在通过分析各种感知数据,对其中的场景、目标、行为、关系等模式进行检测和识别。随着“机器学习的自动化”作为当前人工智能重大数理基础问题之一被提出,适应开放环境的自主智能感知成为新浪潮。
具体而言,实际感知环境呈开放特点,数据形式多模态、数据质量不可控(如噪声干扰)、数据分布长尾化、数据特性动态漂移、未知场景和目标不断涌现。而开放环境下现有感知方法在泛化性、鲁棒性、动态进化性等方面明显不足,发展对异常数据鲁棒的、具备检测判别新类别、适应新场景的自适应感知方法,以及随变化不断自进化的感知器持续学习方法,对军民相关领域的实际应用具有重要意义。
要实现适应开放环境的自主智能感知,现阶段亟需在智能感知面临的若干基础研究问题上做出突破与革新。本期专题正是在这一背景下策划的,重点对开放环境自适应感知与持续学习在理论、模型、算法与应用等方面的研究进展进行交流与探讨,全面助推开放环境下自主智能感知技术的高质量发展。


1. 征文范围包括(但不局限于)

▪ 分布外数据分析和机器学习
▪ 面向工业图像/医疗图像等的分布外检测
▪ 面向视觉/遥感/雷达目标等的开集检测/识别
▪ 新类别发现理论及应用
▪ 开集域适应检测识别及应用
▪ 自监督持续学习、强化持续学习等理论及应用
▪ 生物机制启发的持续学习新理论及应用
▪ 面向视觉/遥感/雷达目标等的增量检测和类增量学习
▪ 面向环境、传输、接收条件动态变化的辐射源识别
▪ 开集匹配识别和增量学习
▪ 属性学习和零样本识别
▪ 自主机器学习理论及应用
▪ 视觉领域小目标检测与识别
▪ 多模态大模型零样本迁移与提示学习等
▪ 其他相关领域及交叉学科……


2. 投稿要求

本专题围绕面向开放环境的自适应智能感知与持续学习这一主题,征求前沿进展综述论文、研究性论文、数据集论文和科技评论文章;
来稿应属于作者的原创性科研成果,数据真实可靠,具有重要的学术价值与推广应用价值;应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过,也不在其他刊物或会议的审稿过程中,不存在一稿多投问题;
稿件应严格按照学报2023年最新模板进行排版,参见下文稿件格式


3. 投稿方式

登录《电子与信息学报》网站(https://jeit.ac.cn)注册投稿;
投稿时请在作者留言一栏中注明 面向开放环境的自适应智能感知与持续学习研究进展专题
稿件格式:参照《电子与信息学报》论文模板(投稿指南、模板下载)


4. 时间安排

截稿:2024年2月29日;
拟录用:平均1个月给外审意见录用后即可网络首发;
纸刊拟出版:2024年5月。


5. 专题编委团队

专题主编:
杜 兰  西安电子科技大学
专题编委:
计科峰  国防科技大学
董秋雷  中国科学院自动化研究所
张煦尧  中国科学院自动化研究所
     国防科技大学
孙建永  西安交通大学


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杜兰

 教授


杜兰,西安电子科技大学教授,博导。中国电子学会会士,受邀担任IEEE JSTARS、Remote Sensing、《电子与信息学报》等期刊编委。主要研究领域为雷达目标检测识别与机器学习,负责国家自然科学基金重点项目、863项目、预研项目、军科委基金等,多个项目在评审中获得“优秀”。研究成果已成功应用于多型雷达系统,并成功完成重大试验任务。入选2项国家高层次人才计划、Elsevier“中国高被引学者”,获国家技术发明二等奖和国防技术发明一等奖(第2发明人)、教育部高等学校科学研究优秀成果奖、中国青年女科学家奖、全国优秀博士学位论文奖等奖项;指导研究生获陕西省优秀博士论文奖和中国电子学会优秀硕士学位论文奖等奖项。


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计科峰

 教授


计科峰,国防科技大学电子科学学院教授,博士生导师,长期从事合成孔径雷达(SAR)目标电磁散射特性建模、特征提取、检测识别以及SAR与光学等多源空天遥感图像智能处理与解译基础理论、核心关键技术以及系统集成与应用等方面教学科研工作。承担国家、国防重点科研项目20余项,申请/授权国家发明专利20余项,在国内外高水平期刊发表学术论文100余篇,3篇入选ESI高被引论文,出版专著1部,获中国电子信息科技创新团队奖等奖励。指导研究生获优秀学位论文6篇,遥感领域高水平科技创新竞赛奖励30余人次。


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董秋雷

 研究员


董秋雷,博士,研究员,博士生导师。2008年毕业于中国科学院自动化所,获工学博士学位。从2008年至今,在中科院自动化所模式识别国家重点实验室工作。2014年至2015年间,在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA)进行访问研究。目前受聘为中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学岗位教授、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心青年骨干,并担任国际期刊《Journal of Computer Science and Technology》青年编辑、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、北京人工智能学会理事、以及多个国内外学术会议的程序委员会委员(Program Committee Member)。先后主持承担国家自然科学基金联合基金重点项目、科技部科技创新2030重大项目课题、中科院战略先导专项课题等20余项科研项目。曾获2020年度中国科学院朱李月华优秀教师奖。主要研究方向为模式识别、计算机视觉、基于生物视觉机理的建模。


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张煦尧 研究员


张煦尧,中国科学院自动化研究所研究员,国家优青,科技创新2030新一代人工智能重大项目青年科学家。2013年获中科院自动化所模式识别与智能系统博士学位,中国计算机学会优秀博士论文。2012年加拿大模式识别与机器智能中心访问学者(Ching Y. Suen)。2015年深度学习发源地蒙特利尔大学访问学者(Yoshua Bengio)。主要研究兴趣包括模式识别与机器学习,在顶级期刊和会议上发表论文80余篇,包括Proceedings of the IEEE, IEEE TPAMI, CVPR, ICCV等。担任国际期刊IEEE TIP和Pattern Recognition的编委。入选中国科学院稳定支持基础研究领域青年团队、中国科协青年人才托举工程、中国科学院青年创新促进会。荣获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国科学院朱李月华优秀教师奖。


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柳征 研究员


柳征,男,1978年生,河北唐山人,国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室研究员,博士生导师,主要研究方向为非合作信号处理,信号分选,辐射源识别等。出版学术专著2部,教材2部,发表学术论文50余篇,获省部级自然科学一等奖1项,科技进步二等奖3项。


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孙建永

 教授


孙建永,教授,博士生导师。2006年3月获英国埃塞克斯大学博士学位,2017年至今任教于西安交通大学数学与统计学院,自 2022 年担任院长。2016年入选国家青年人才计划,回国前为英国Essex大学终身副教授。现任陕西省数学会常任副理事长,陕西国家应用数学中心常务副主任。长期从事最优化算法发现、智能计算、统计机器学习与大数据等方面的研究。共接收/发表包括美国科学院院刊,自然通信, IEEE汇刊等国际顶级期刊论文80余篇,担任TNNLS, TEVC, TSMCB等国内外顶级期刊审稿人。现为IEEE高级会员,英国HEA会员。




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发布日期: 2023-09-20 阅读次数: